This thesis aims to explore the concept of big data, and create understanding of big data maturity in the Finnish financial services industry. The research questions of this thesis are “What kind of big data solutions are being implemented in the Finnish financial services sector?” and “Which factors impede faster implementation of big data solutions in the Finnish financial services sector?”.
Big data, being a concept usually linked with huge data sets and economies of scale, is an interesting topic for research in Finland, a market in which the size of data sets is somewhat limited by the size of the market. This thesis includes a literature review on the concept of big data, and earlier literature of the Finnish big data landscape, and a qualitative content analysis of available public information on big data maturity in the context of the Finnish financial services market.
The results of this research show that in Finland big data is utilized to some extent, at least by the larger organizations. Financial services specific big data solutions include things like the automation of applications handling in insurance. The most clear and specific factors slowing the development of big data maturity in the industry are the lack of competent work-force and new regulations compliance projects taking development resources. These results can be used as an overview of the state of big data maturity in the Finnish financial services industry. This study also lays a solid foundation for further research in the form of conducting interviews, which would provide more in-depth data. / Tämän työn tavoitteena on selvittää big data -käsitettä sekä kehittää ymmärrystä Suomen rahoitusalan big data -kypsyydestä. Tutkimuskysymykset tutkielmalle ovat “Millaisia big data -ratkaisuja on otettu käyttöön rahoitusalalla Suomessa?” sekä “Mitkä tekijät hidastavat big data -ratkaisujen implementointia rahoitusalalla Suomessa?”.
Big data käsitteenä liitetään yleensä valtaviin datamassoihin ja suuruuden ekonomiaan. Siksi big data onkin mielenkiintoinen aihe tutkittavaksi suomalaisessa kontekstissa, missä datajoukkojen koko on jossain määrin rajoittunut markkinan koon myötä. Työssä esitetään big datan määrittely kirjallisuuteen perustuen sekä esitetään yhteenveto big datan soveltamisesta Suomessa aikaisempiin tutkimuksiin perustuen. Työssä on toteutettu laadullinen aineistoanalyysi julkisesti saatavilla olevasta informaatiosta big datan käytöstä rahoitusalalla Suomessa.
Tulokset osoittavat big dataa hyödynnettävän jossain määrin rahoitusalalla Suomessa, ainakin suurikokoisissa organisaatioissa. Rahoitusalalle erityisiä ratkaisuja ovat esimerkiksi hakemuskäsittelyprosessien automatisointi. Selkeimmät big data -ratkaisujen implementointia hidastavat tekijät ovat osaavan työvoiman puute, sekä uusien regulaatioiden asettamat paineet kehitysresursseille. Työ muodostaa eräänlaisen kokonaiskuvan big datan hyödyntämisestä rahoitusalalla Suomessa. Tutkimus perustuu julkisen aineiston analyysiin, mikä osaltaan luo pohjan jatkotutkimukselle aiheesta. Jatkossa haastatteluilla voitaisiinkin edelleen syventää tietämystä aiheesta.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:oulo.fi/oai:oulu.fi:nbnfioulu-201711243156 |
| Date | 24 November 2017 |
| Creators | Laurila, M. (Mikko) |
| Publisher | University of Oulu |
| Source Sets | University of Oulu |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, © Mikko Laurila, 2017 |
Page generated in 0.0024 seconds